(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の臓器や組織の位置およびその電気的特性に基づき、前記生体断面を多数のメッシュに分割し、各メッシュの電気的特性値を複数（ｎ）に変化させて演算可能な３次元以上の数学モデルを作成する数学モデル作成手段と
定電流を印加するための入力ペア電極と
電位差を検出するための出力ペア電極と
を含む生体の表面の所定の位置を囲繞するように貼着された複数の電極と、
前記入力ペア電極に定電流を印加する定電流印加手段と
前記数学モデルを用いて任意のメッシュの電気的特性値を複数（ｎ）に変化させ、前記入力ペア電極に定電流を印加した場合に、前記出力ペア電極にそれぞれ発生する複数（ｎ）の第一の電位差（Ｄｍｏｄｅｌ）を算出する第一の算出手段と、
前記入力ペア電極に定電流を印加した場合に、前記出力ペア電極に発生する第二の電位差（Ｄｍｅａｎ）を測定する測定手段と、
前記複数（ｎ）の第一の電位差と前記第二の電位差を用いて、各画素に対応した複数（ｎ）の電気的特性値を算出する第二の算出手段と、
前記複数（ｎ）の電気的特性値から各画素における最適な電気的特性値を推定し決定する決定手段と、
各画素における最適な電気的特性値に基づき断層画像を表示する断層画像表示制御手段と
を備えることを特徴とする電気的インピーダンス断層像測定装置。
【請求項２】
前記電気的特性値とは、抵抗率、導電率、誘電率、透磁率、のいずれか一つである
ことを特徴とする請求項１に記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
【請求項３】
前記決定手段は、前記第二の算出手段により算出される各画素に対応した複数（ｎ）の電気的特性値の二乗、又は絶対値が最小であるものを最適な電気的特性値と決定する
ことを特徴とする請求項１又は２のいずれかに記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
【請求項４】
前記電気的インピーダンス断層像測定装置は、更に
得られた最適な電気的特性値を基に病態を推定する病態推定手段を備える
ことを特徴とする請求項1乃至３のいずれかに記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
【請求項５】
前記第一の算出手段は、
予め定められた生体内の組織の電気的特性値を用いて、第一の電位差を算出する
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
【請求項６】
前記入力ペア電極と前記出力ペア電極とは異なる電極の組み合わせであり、
組み合わせを順次変更を繰り返し、連続的に前記複数（ｎ）の第一の電位差（Ｄｍｏｄｅｌ）と、前記第二の電位差（Ｄｍｅａｎ）が生成される
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
【請求項７】
前記電気的インピーダンス断層像測定装置は、更に
所定の領域を選択する領域選択手段を備え、
前記数学モデル作成手段は選択された領域内に含まれる各画素に対応するメッシュの電気的特性値を複数（ｎ）以上に変化させ、
前記断層画像表示制御手段は、選択された領域についてより精度の高い断層画像を表示する
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
【請求項８】
前記電気的インピーダンス断層像測定装置は、更に
前記測定手段により測定した結果を補正する補正手段を備え、
前記補正手段は、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ方程式を用いて、生体に実際に印加する定電流よりも高い周波数を印加した場合に得られる電気的特性値に補正する
ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の電気的インピーダンス断層像測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、生体断面における組織に関する電気的特性値を非侵襲で測定し表示する、生体の電気的インピーダンス断層像測定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＥＩＴ（Electrical Impedance Tomography)と称される電気インピーダンスＣＴが知られている。この装置は、生体表面に、例えば心電図用電極を水平かつ等間隔に８枚貼着し、微弱な定電流を加えることにより、体表面に生じる電位分布から生体内部の電気インピーダンスを求めて断層画像を得るものである。
【０００３】
このＥＩＴは、電極を貼るだけであるから非侵襲で拘束性が少なく、装置が小型であり、可搬性があり、測定に特別な技術を要することがなく、リアルタイムの画像を得ることができ、長時間の測定が可能である等の利点を有する。しかしながら、従来のＥＩＴにあっては、電気インピーダンスの相対的な変化量のみが得られるものであり、電気インピーダンスの絶対値を得るものではなかった。肺を例に取ると、従来のＥＩＴでは、肺内ガス量が変化していることや他の装置との組合せて校正することにより換気量を知ることはできたが、図２０に示す肺気量分画において、病態を反映する残気量（ＲＶ）や機能的残気量（ＦＲＣ）を直接的に測定することが困難であるため、換気量が正常であることは分かっても、疾患を抱えた状態の呼吸であるかどうかまでは判断することができなかった。
【０００４】
上記に対し、近年においては、電気インピーダンスの絶対値を得るＥＩＴが開発されるに到っている。例えば、関心領域におけるインピーダンス分布を、予測された境界電圧と実測された境界電圧の最小２乗誤差を生成して反復的な処理により収束させて電気インピーダンスの絶対値を得るものが知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特表２００３−５３４８６７号公報
【０００６】
しかしながら、上記の手法によって得られた電気インピーダンスの絶対値は、幾つかの正解の一つに過ぎず、他の装置を用いたキャリブレーションを要する、などの問題点があった。
【０００７】
また、所定の臓器全体の平均値として絶対的電気インピーダンスを推定後、これを基準値として局所的な相対的インピーダンスと合算して、局所的な絶対的インピーダンスを計算する方法も知られているが、臓器の局所的な基準値は臓器全体で平均にしたものとの乖離が大きいため、得られる局所的な絶対的インピーダンスの精度に問題があった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は上記のような生体の電気的インピーダンス断層像測定装置の現状に鑑みてなされたもので、その目的は、実測値が求まると、これに対応する電気的特性値の絶対値を一意に得ることができる生体の電気的インピーダンス断層像測定装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置は、生体の臓器や組織の位置およびその電気的特性に基づき、前記生体断面を多数のメッシュに分割し、各メッシュの電気的特性値を複数（ｎ）に変化させて演算可能な３次元以上の数学モデルを作成する数学モデル作成手段と、定電流を印加するための入力ペア電極と電位差を検出するための出力ペア電極とを含む生体の表面の所定の位置を囲繞するように貼着された複数の電極と、前記入力ペア電極に定電流を印加する定電流印加手段と前記数学モデルを用いて任意のメッシュの電気的特性値を複数（ｎ）変化させ、前記入力ペア電極に定電流を印加した場合に、前記出力ペア電極にそれぞれ発生する複数（ｎ）の第一の電位差（Ｄｍｏｄｅｌ）を算出する第一の算出手段と、前記入力ペア電極に定電流を印加した場合に、前記出力ペア電極に発生する第二の電位差（Ｄｍｅａｎ）を測定する測定手段と、前記複数（ｎ）の第一の電位差と前記第二の電位差を用いて、各画素に対応した複数（ｎ）の電気的特性値を算出する第二の算出手段と、前記複数（ｎ）の電気的特性値から各画素における最適な電気的特性値を推定し決定する決定手段と、各画素における最適な電気的特性値に基づき断層画像を表示する断層画像表示制御手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置では、前記電気的特性値とは、抵抗率、導電率、誘電率、透磁率、のいずれか一つである
ことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置では、前記決定手段は、前記第二の算出手段により算出される各画素に対応した複数（ｎ）の電気的特性値の二乗又は絶対値が最小であるものを最適な電気的特性値と決定することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置は、更に得られた最適な電気的特性値を基に病態を推定する病態推定手段を備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置では、前記第一の算出手段は、予め定められた生体内の組織の電気的特性値を用いて、第一の電位差を推定することを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置では、前記入力ペア電極と前記出力ペア電極とは異なる電極の組み合わせであり、組み合わせを順次変更を繰り返し、連続的に前記複数（ｎ）の第一の電位差（Ｄｍｏｄｅｌ）と、前記第二の電位差（Ｄｍｅａｎ）が生成されることを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置は、更に所定の領域を選択する領域選択手段を備え、前記数学モデル作成手段は選択された領域内に含まれる各画素に対応する各メッシュの電気的特性値を複数（ｎ）以上に変化させ、前記断層画像表示制御手段は、選択された領域について断層画像を表示することを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置は、更に前記測定手段により測定した結果を補正する補正手段を備え、前記補正手段は、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ方程式を用いて、生体に実際に印加する定電流よりも高い周波数を印加した場合に得られる電気的特性値に補正することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置によれば、測定手段により測定された複数の出力ペア電極からの電位差に基づき、各画素に対応した最適な電気的特性値の絶対値をリアルタイムで得ることができる。
【００１８】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置によれば、所定の領域を選択する領域選択手段を備え、選択された所定の領域に対応する前記数学モデルの各メッシュの電気的特性値を複数（ｎ）以上に変化させ、最終的に、複数（ｎ）以上の電気的特性値から各画素における最適な電気的特性値を推定し決定することにより、所定の領域における電気的特性値をより正確に推定することが可能となる。
【００１９】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置によれば、各画素における最適な電気的特性値に基づく断層画像を表示することにより、生体内部の状態をリアルタイムで直感的に把握することが可能となる。肺を例に取れば、電気インピーダンスの絶対値に一対一で対応する肺内の局所的なガス量をリアルタイムかつ連続的に推定することが可能となり、ＥＩＴを含む従来の機器では困難であった残気量（ＲＶ）や機能的残気量（ＦＲＣ）を直接的に測定することが可能となり、病態を推定することも可能となる。
【００２０】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置によれば、従来、検査室に移動して専用の機器を用いないと知ることのできなかった生体内の状態をベッドサイドで連続的にモニタリングすることが可能となるため、例えば集中治療室における患者の換気機能について、病態を非侵襲で迅速に推定し、人工呼吸器によるＲｅｃｒｕｉｔｍｅｎｔ等の処置を安全かつ適切に実施することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置の構成を示すブロック図。
【図２】本発明における電極配置とスライスの関係を示す斜視図。
【図３】本発明において、Ｘ線ＣＴ画像に基づき胸部数学モデルを作成する過程の組織分けした断面画像を示す図。
【図４】本発明において、Ｘ線ＣＴ画像に基づき胸部数学モデルを作成する過程の電極配置のための断面画像を示す図。
【図５】本発明において、Ｘ線ＣＴ画像に基づき作成された胸部数学モデルを示す断面図。
【図６】本発明において、健常者モデルのシミュレーションにより得られた電位差の結果を示す図。
【図７】本発明において、健常者モデルのシミュレーションにより得られた電位差の結果を用いて作成した回帰曲線の一例を示す図。
【図８】本発明において、健常者モデルのシミュレーションにより得られた別の電位差の結果を用いて作成した回帰曲線の一例を示す図。
【図９】本発明において、健常者モデルのシミュレーションにより得られた電流密度分布の結果を示す図。
【図１０】本発明において、肺疾患者モデルのシミュレーションにより得られた電位差の結果を示す図。
【図１１】本発明において、肺疾患者モデルのシミュレーションにより得られた電流密度分布の結果を示す図。
【図１２】従来例のＥＩＴ画像と本発明のＥＩＴ画像との対比を示す図。
【図１３】肺野を４つに分割してＲＯＩとしたときの断面図。
【図１４】本発明により健常者の４分割した肺野について最適な電気的特性値としての抵抗率を求める曲線（健常者）を示す図。
【図１５】本発明により肺疾患者の４分割した肺野について最適な電気的特性値としての抵抗率を求める曲線（肺疾患者）を示す図。
【図１６】本発明により４分割した肺野について、４人の被験者から得られた抵抗率を棒グラフとした図。
【図１７】本発明により、健常者、肺炎、無気肺、胸水の被験者について抵抗率を求め、この抵抗率から求めた肺密度を示す図。
【図１８】本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置の動作を示すフローチャート。
【図１９】本発明により肺野の１画素毎に最適な電気的特性値としての抵抗率を求める曲線を示す図。
【図２０】肺気量分画を模式的に示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下添付図面を参照して、本発明に係る生体の電気的インピーダンス断層像測定装置の実施例を説明する。各図において、同一の構成要素には同一の符号を付して重複する説明を省略する。図１には、本発明に係る生体の電気的インピーダンス断層像測定装置の実施形態を示す構成図が示されている。この装置は、電位差検出手段を構成する電極部１０と電極制御部２０を備え、電極制御部２０がコンピュータシステム３０に接続されている。
【００２３】
コンピュータシステム３０は、ＣＰＵや主記憶部及び外部記憶部などを含む本体部３１と、本体部３１に接続されたＬＥＤなどにより構成される表示部３２とキーボードやマウスなどにより構成される入力部３３とを備えている。本体部３１には、ＦＥＭ（有限要素法）などの３次元以上の数学モデルを作成する数学モデル作成手段３４としてのソフトウエアが備えられている。
【００２４】
３次元胸部数学モデルを例とすると、健常男性１名のＸ線ＣＴ画像を参考にして、ＣＴ画像を図３に示すように組織ごとに領域分けして、領域に組織番号を付して数学モデル作成手段３４に保持させる。各組織と番号及び抵抗率の対応関係を示す表１の内容を有するデータベースを備え、対応付けを行うことが可能としておく。上記の領域分け処理は、例えば1.3ｍｍスライス幅のＣＴ画像２３４枚（鎖骨から腎上部）に対して行う。
【００２５】
【表１】
0005469571.tif 000002
【００２６】
次に、３次元胸部数学モデルに対し、図１の電極部１０における電極１１−１〜１１−８を含む各電極（例えば、縦６．５ｍｍ、横５ｍｍ）を設定する。具体的には、図４に示すようにスライス画像に中心から等角度の８本線ｌを引き、生体表面に横５ｍｍの電極をプロットし、例えば1.3ｍｍスライス幅のＣＴ画像を所定枚数重ねることにより電極の縦の寸法に対応させる。
【００２７】
一例として、要素数2,660960、節点数527,571を有する３次元胸部数学モデルの平面図を図５に示す。図５は、紙面に垂直な奥側が頭部であり、脊髄５１の位置から明らかな通り、図５の上方が腹部側であり、下方が背中側である。主な臓器として、心臓５２、右肺５３、左肺５４が示されている。なお、図５では、１スライス面に１６個の電極が設定されているが、これは、正中切開患者のように電極位置を変えてＥＩＴデータを得る必要がある場合に備えたものである。
【００２８】
次に、上記の構築された３次元胸部数学モデルについて第一の算出手段３５を用いて電極１１−１〜１１−８のいずれかの入力ペア電極（例えば、１１−１＆１１−２）に細胞壁を直進する高い周波数（例えば数ＭＨｚ以上）の定電流を印加したときの、入力ペア電極とは異なる組み合わせの出力ペア電極（電極１１−１〜１１−８の組み合わせ）から出力される電位差を、肺野の抵抗率を変えてシミュレーションする。
【００２９】
次に、入力ペア電極を別のペア（例えば、１１−２＆１１−３）に変えて同様に電位差をシミュレーションする。以下同様に、電極１１−１〜１１−８のいずれかのペア全てについて、順次に入力ペア電極として、同様に電位差をシミュレーションする。他のスライスに電極１１−１〜１１−８以外の電極が配置されている場合についても同様にして電位差のシミュレーションを行う。
【００３０】
肺野の抵抗率変化の一例として、肺抵抗率は個人差があるものの、通常、健常者の肺は５Ωｍ以上であり、肺炎の肺では３Ωｍ以下であることが多いことから、肺の抵抗率を５〜16.7Ωｍの間において８段階（5、5.55、6.25、7.14、8.33、10、12.5、16.7Ωｍ）に変化させ、電極Ｄ１〜Ｄ８の入力ペア電極に１ｍＡの定電流を印加したシミュレーションについて説明する。なお、実際のシミュレーションでは導電率を用いるため、上記抵抗率と導電率の換算表を表２に示す。
【００３１】
【表２】
0005469571.tif 000003
【００３２】
図５の電極Ｄ１〜Ｄ８において、縦方向に入力ペア電極をとり、横方向に出力ペア電極をとり、肺の抵抗率を16.7Ωｍとして出力ペア電極から得られた電位差を表にして示すと図６の通りになる。入力出力が同じペアによる検出は不正確となるので、０とする。また、出力ペア電極に入力ペア電極の一つを含む場合の電位差も不正確と思われる。
【００３３】
以上の不適切と思われる場合を除いた電位差データは４０通りとなるため、それぞれについて設定した８つの抵抗率（導電率）に対する８つの電位差から回帰曲線を算出し、実質、多段階に抵抗率を変化させた場合の電位差をシミュレートすることが可能である。
【００３４】
一例として、電極Ｄ１，Ｄ２を入力ペア電極とし、電極Ｄ３，Ｄ４の出力ペア電極から得られる電位差によって作成される回帰曲線を図７に示す。また、電極Ｄ２，Ｄ３を入力ペア電極とし、電極Ｄ４，Ｄ５の出力ペア電極から得られる電位差によって作成される回帰曲線を図８に示す。それぞれの図に寄与率Ｒ2を示してあるが、いずれも0.99以上となり、高い相関が得られた。
【００３５】
上述の回帰曲線を算出する代わりに抵抗率を細かく多段階に変化させて、図６のようなマトリクスを抵抗率毎（上記の例では８段階）に算出し、第一の算出手段３５により対象組織に対して設定された抵抗率と出力ペア電極から検出される電位差との対応関係のデータベース３６（図１）として構成してもよい。
【００３６】
図９に、上記のシミュレーションにおいて得られた電流分布の例を示す。輝度の高い部分が電流密度の高い部分であり、電流が多く流れていることを示す。この図９において、左上部分において電流密度が高いのは電極Ｄ１，Ｄ２を入力ペア電極としているためである。また、肺は抵抗が高いために電流が多くは流れず、抵抗の低い心臓や肺の周囲に存在する血管や脂肪などに多くの電流が集中することが分かる。
【００３７】
次に、測定手段２２（図１）について説明する。電極部１０には、例えば８個の電極１１−１〜１１−８が備えられ、生体の表面を囲繞するように貼着される。ここに、生体の表面は、目的に応じて、頭部、胴体、四肢等の所要部における表面とすることができるが、ここでは胸部を対象とし、呼吸による肺の状態変化の測定を例示する。電極１１−１〜１１−８は、生体に等間隔に生体に貼着される。電極１１−１〜１１−８は、図２に示されるように複数スライスに配置しても良い。
【００３８】
電極１１−１〜１１−８を含む各電極は、リード線を介して電極制御部２０に接続されている。電極制御部はリード線を介さず各電極上に直接配置してもよい。電極制御部２０は、定電流印加手段２１と測定手段２２とを含み、印加される定電流は細胞壁を直進する高い周波数（例えば数ＭＨｚ以上）が望ましいが、数１０ｋＨｚ〜２００、３００ｋＨｚ程度であってもよい。定電流印加手段２１と測定手段２２とは、同じクロックを与えられて同期して動作する。
【００３９】
定電流印加手段２１は、図１の例に示した電極１１−１〜１１−８を含むスライス面を例にすると、電極１１−１〜１１−８のいずれかの入力ペア電極（例えば、１１−１＆１１−２）に電流を印加する。
【００４０】
測定手段２２は、このとき各電極１１−１〜１１−８の隣り合ういずれかの出力ペア電極（電極１１−１〜１１−８の組み合わせ）から出力される電位差を順次取り込み、ディジタル化してコンピュータシステム３０へ送る。このとき出力ペア電極は８通りあるが、入力ペア電極の片方あるいは両方が含まれる出力ペア電極（１１−１＆１１−２、１１−１＆１１−８、１１−２＆１１−３）による検出は不正確となるので、採用しない。
【００４１】
次に、入力ペア電極を異なるペア（例えば、１１−２＆１１−３）に変えて同様に電位差を求める。以下同様に、電極１１−１〜１１−８の任意のうち、あらかじめ設定されたペアを入力ペア電極とし、前述の手順で出力ペア電極の電位差を測定する。このようにして得られた実測の電位差マトリックスをＤｍｅａｎとする。電極１１−１〜１１−８以外の電極により測定されるスライスについても同様に電位差測定を行う。
【００４２】
ここで、定電流印加手段２１に印加する定電流の周波数は、１ＭＨｚを超えるような高周波の定電流を直接印加するかわりに、複数の低い周波数の定電流を印加し、補正手段４３により高周波の定電流を印加したときに観測される電位差に補正することも可能である。補正手段４３は、複数の低い周波数の定電流をスィープさせ、測定された電位差を平面上にプロットし、得られる曲線からＣｏｌｅ−Ｃｏｌｅ方程式に基づき、高い周波数での周波数での電位差を推定する、ものである。
【００４３】
第二の算出手段３７は、測定した電位差からＤｍｅａｎと、データベース３６に記憶されているシミュレート結果である複数（ｎ）の抵抗率に対する電位差マトリックスＤｍｏｄｅｌ（ｎ）と、感度理論の基づく感度マトリックス（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ  ｍａｔｒｉｘ）あるいはヤコビアン（Ｊａｃｏｂｉａｎ  ｍａｔｒｉｘ）として知られる重み付けの補正係数を用い、各画素に対する抵抗率等の電気的特性値を複数（ｎ）算出する。ここで、感度マトリックス等の補正係数は公知の手法により算出し、データベース３６として記憶しておくことができる。また、ｎは、設定した肺抵抗率の数であり、本例では表３などに示すように８種としたが、０．２Ωｍ刻みで３００種、などを事前に計算しておき、データベース３６としてもよい。
【００４４】
近年ＥＩＴで広く採用されている感度マトリクスを用いた場合、Ｄｍｅａｎの各要素とＤｍｏｄｅｌの各要素で除算により比較し、さらに各要素の重み付けをするために感度マトリクスを乗算して補正した値ＥＩＴ（ｎ）を画素毎に算出することができる。
【００４５】
各画素について、ＤｍｅａｎとＤｍｏｄｅｌ（ｎ）に差がない状態のｎ、すなわち変化率がゼロとなるｎのときが最終的に求めたい抵抗率であるので、理想的には感度マトリクスを乗算して補正したＥＩＴ（ｎ）がゼロとなるｎのときが最終的に求めたい抵抗率である。決定手段３８は反復計算によりＥＩＴ（ｎ）がゼロに収束するときを最終的に求めたい抵抗率に決定することもできるし、ｎを離散的に設定し、ＥＩＴ（ｎ）の絶対値、あるいは[ＥＩＴ（ｎ）]2が最小となるｎのときを最終的に求めたい抵抗率に決定することもできる。他のスライスがある場合は他のスライスについても同様の処理を行う。ここまで説明した第二の算出手段３７と決定手段３８により、最適な電気的特性値としての抵抗率を求めるために実行された処理を最適電気的特性値の決定処理と呼ぶこととする。
【００４６】
最適電気的特性値は、各画素について決定する代わりに、図１３に示すように、肺野を右前、右後、左前、左後の４つのＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）として、ＲＯＩ毎に含有する画素のＥＩＴ（ｎ）を平均Ａ（ｎ）し、前述の最適電気的特性値の決定処理と同様の方法で決定することも可能である。
【００４７】
図１４には健常者について、肺野を右前、右後、左前、左後の４つのＲＯＩとした場合の、各ＲＯＩにおけるＥＩＴ（ｎ）の平均値の２乗（Ａ（ｎ））2の変化を示す。横軸はｎ通りに変化させた抵抗値であり、それぞれのＲＯＩにおいてほぼ同様な抵抗率が得られている。これに対し、図１５は肺疾患患者のＥＩＴ画像に関する、同様の４つのＲＯＩにおける（Ａ（ｎ））2の変化を示したものであり、病態を抱える患者では各ＲＯＩの抵抗率が大きく異なることが分かる。
【００４８】
断層画像表示制御手段３９は、このようにして推定された各画素の最適電気的特性値を、あらかじめ設定された電気的特性値に応じた色を用いて、リアルタイムで表示する。ここで、最適電気的特性値は絶対的な値であるため、例えば、肺野の各画素の最適電気的特性値は、対応する肺野の局所的なガス量に一対一で対応する。すなわち、断層画像表示制御手段によって表示される同一部位の断層画像は、肺野の局所的なガス量等の状態を、同じ基準で客観的に判断することが可能である。
【００４９】
図１２に、従来の相対的インピーダンス変化を画像化したＥＩＴ画像（図１２（ａ））と、本発明の実施形態により絶対インピーダンスを画像化したＥＩＴ画像（図１２（ｂ）、図１２ｃ））とを示す。この図の比較からは、画素そのものに物理的な値が対応付けられているため、客観性があり疾患の判断に有効な画像が適用されている。また、図１２（ｂ）は健常者の画像であり、図１２（ｃ）は重度ＡＲＤＳである患者の画像である。健常者の画像においては、肺野が正常な抵抗率を示す色や輝度により表示されているが、図１２（ｃ）においては、一部に肺の過膨張を示す色や輝度の部分があり、その他の領域では抵抗率が低く肺胞の虚脱を示す画像となっている。すなわち、本発明に係る生体の電気的インピーダンス断層像測定装置がリアルタイムで提供する、肺野の局所的なガス量を知ることのできる断層画像により、人工呼吸器を用いたOpen Lung Strategy を安全かつ確実に行うことが可能となり、さらには人工呼吸器装着期間を短縮化したりＶＡＬＩ(Ventilation Associate Lung Injury)などのリスクを低減させることも可能となる。
【００５０】
領域選択手段４２は、断層画像表示制御手段３９によって生成された断層画像から、所定の領域を選択する領域選択手段を備える。すなわち、肺を対象組織とした場合、肺全体、右肺、左肺、右前、右後、左前、左後、画素単位等、適宜所望の領域を選択し、選択領域に対応する数学モデル作成手段３４のメッシュの電気的特性値をｎよりも多く変化させ、最終的に、複数（ｎ）以上の電気的特性値から各画素における最適な電気的特性値を推定し決定することにより、所定の領域における電気的特性値をより正確に推定することが可能となる。
【００５１】
一例として、左肺を健常肺とし、右肺が肺疾患を持つ肺として３次元胸部数学モデルを示す。健常肺は先の例と同じく抵抗率を５〜16.7Ωｍの間において８段階で変化させ、これに対し、肺炎の右肺の抵抗率を１〜3.33Ωｍの間で８段階において変化させて、合計６４のモデルを構築してシミュレーションを実行した。
【００５２】
右肺の抵抗率は、1、1.11、1.25、1.42、1.55、2、2.5、3.33Ωｍであるが、実際には導電率を与えてシミュレーションを実行したので、上記抵抗率と導電率の換算表を表３に示す。電極Ｄ１〜Ｄ８の入力ペア電極に与えた電流は全て１ｍＡである。
【００５３】
【表３】
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【００５４】
図５の電極Ｄ１〜Ｄ８において、縦方向に入力ペア電極をとり、横方向に出力ペア電極をとり、左肺の抵抗率を16.7Ωｍ、右肺の抵抗率を１Ωｍとして出力ペア電極から得られた電位差を表にして示すと図１０の通りになる。入力出力が同じペアによる検出は不正確となるので、０とした。また、出力ペア電極に入力ペア電極の一つを含む場合の電位差も不正確と思われる。図１０のようなマトリクスを抵抗率毎にシミュレートすることができ、この結果をデータベース３６とすることができる。
【００５５】
図１１に、上記のシミュレーションで得られた電流分布を示す。この図１１によると、図９の健常者例では右肺を避けるようにその周囲や脂肪に流れていた電流が右肺に流れている様子が分かる。
【００５６】
以上の実施形態においては、右肺のみが疾患を有する肺であるとして抵抗率の設定を行ったが、左右の少なくとも一方或いは、肺の特定部位について抵抗率を変更することにより肺疾患の模擬モデルを作成してＥＩＴデータから肺疾患部位と状態をより正確に推定するといったことも可能である。また、組織としては、肺に限定されないため、必要な組織における所望の領域について同様の手順で局所的な最適電気的特性値を推定することが可能である。
【００５７】
病態推定手段４１は、得られた最適な電気的特性値を基に病態を推定する。図１６には、一例として、肺野を右前、右後、左前、左後の４つのＲＯＩに分割した、４人の被験者から得られた抵抗率を棒グラフとして出力したものが示されている。左から健常者、ＡＲＤＳ患者、上肺野に疾患を有する患者、下肺野に疾患を有する患者の抵抗率を示す。
【００５８】
さらに、本実施形態に係る電気的インピーダンス断層像測定装置においては、前述の通り上記抵抗率を臨床評価指標として提案されている肺密度に変換する手段を備えている。即ち、Ｂ．Ｂｒｏｗｎらによる抵抗率を用いて肺密度の算出式により肺密度を得る（Indirect measurement of lung density and air volume from Electrical Impedance Tomography (EIT) data；World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering 2006）。図１７に、健常者、肺炎、無気肺、胸水の被験者について抵抗率から肺密度を求めた値を示す。「＊」により示すものの間には、有意差がみられる。また、図中のｎは、人数である。図１７に示した肺疾患の他に、肺の過膨張（気腫状態を含む）については、健常者と比べて有意に低い肺密度であることが分かっている。
【００５９】
以上の説明をまとめると、本実施形態に係る電気的インピーダンス断層像測定装置は、図１８のフローチャートに示すように動作する。即ち、図３を用いて説明した如く、生体の数学モデルを作成し（Ｓ１１）、その数学モデルに対し電極を設置し（Ｓ１２）、対象臓器内において領域の選択がされているかを検出し（Ｓ１９Ｂ）、当初は選択されないので、ＮＯへ分岐して、対象臓器の電気的特性値をｎ通りに設定する（Ｓ１３）。
【００６０】
次に、ｎ通りの電気的特性値に対し、入力ペア電極を決めて出力ペア電極から電位差を検出し、入力ペア電極を順次シフトして全ての隣り合う電極ペアを入力ペア電極としたシミュレーションを実行する（Ｓ１４）。シミュレーションの結果を用いて電極間電位差と電気的特性値変化の関係を示す図６、図１０のような電位差マトリクスＤｍｏｄｅｌ（ｎ）を求める（Ｓ１５）。これは前述の通り、データベース３６に記憶されてもよい。
【００６１】
ステップＳ１５に続いて、電極部１０と電極制御部２０を用いて電位差を実測し、電位差マトリクスＤｍｅａｎを得る（Ｓ１６）。ここで、実測時に印加された定電流の周波数が低い場合、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ方程式により、実際に用いた定電流よりも高い周波数で印加した場合に得られる電気的特性値に補正する（Ｓ１６Ａ）。このようにして得られたシミュレート結果の電位差マトリクスＤｍｏｄｅｌ（ｎ）と実測の電位差マトリクスＤｍｅａｎを比較し、感度マトリクスＳ（ｎ）などで知られる重み付け係数を乗算して補正することにより各画素のＥＩＴ（ｎ）を算出する（Ｓ１７）。
【００６２】
更に、各画素について、ＥＩＴ（ｎ）の絶対値、あるいは[ＥＩＴ（ｎ）]2（図１９では、Ａ2（ｎ））が最小となるｎのとき、すなわち、ＤｍｅａｎとＤｍｏｄｅｌ（ｎ）に差がない状態のｎでの電気的特性値を求め、絶対的な最適電気的特性値を決定し、あらかじめ設定された電気的特性値に応じた色を用いて、リアルタイムで断層像（Ｓ１９）として表示する。なお、生成された断層画像から、所定の領域を選択することにより、各画素における最適な電気的特性値をより正確に推定することが可能となる。
【００６３】
ステップＳ１９に続いて、オペレータが生成された断層画像の対象臓器内において領域を選択したかを検出し（Ｓ１９Ａ）選択したことを検出するとステップＳ１９Ｂへ戻る。今度は、Ｓ１９ＢにおいてＹＥＳへ分岐することになり、選択領域を詳細に測定するため、対象臓器の電気的特性値を複数（ｎ）、選択領域の電気的特性値を複数（ｎ）以上、にそれぞれ設定し（Ｓ１３Ｂ）、ステップＳ１４へ進んでそれ以降の処理を行う。ステップＳ１９ＡにおいてＮＯへ分岐した場合には、指示入力に応じて電気的特性値を密度（ここでは肺密度）に変えて出力し及びまたは電気的特性値を基に病態を推定する（Ｓ２０（病態推定手段））
【００６４】
本発明に係る電気的インピーダンス断層像測定装置によれば、各画素における最適な電気的特性値に基づく断層画像を表示することにより、生体内部の状態をリアルタイムで直感的に把握することが可能となる。肺を例に取れば、電気インピーダンスの絶対値に一対一で対応する肺内の局所的なガス量をリアルタイムかつ連続的に推定することが可能となり、ＥＩＴを含む従来の機器では困難であった残気量（ＲＶ）や機能的残気量（ＦＲＣ）を直接的に測定することが可能となり、病態を推定することも可能となる。
【符号の説明】
【００６５】
１０  電極部
１１−１〜１１−８  電極
２０  電極制御部
２１  定電流印加手段
２２  測定手段
３０  コンピュータシステム
３１  本体部
３２  表示部
３３  入力部
３４  モデル作成手段
３５  推定手段
３６  データベース
３７  算出手段
３８  決定手段
３９  断層画像表示制御手段
４１  病態推定手段
４２  表示領域選択手段
【図１】
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【図２】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図３】
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【図４】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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